Как я могу визуализировать 6 измерений?

Question

«Прежде чем приступить к реализации любого алгоритма обучения, всегда полезно визуализировать данные, если это возможно».

Эта цитата из Andrew Ng «Машиноведение».

Я хочу использовать логистическую регрессию для прогнозирования отсутствующих значений для Age (Titanic). Моя цель - не иметь лучший результат, но сделать это для удовольствия.

Но я не знаю, как я могу, как я могу представить себе 6 измерений: 1. Pclass 2. Пол 3. Возраст 4. SibSp 5. Парч 6. Плата за проезд

путь начинал

Эндрю Ng рассказал о некоторых примерах с двумя измерениями. Легко визуализировать данные. Но как я могу визуализировать данные (чтобы найти отсутствующие значения для Age), если у меня есть 6 измерений?

Может быть, я могу использовать анализ главных компонент (PCA) для выполнения снижения размерности, но я надеюсь, что я могу найти более простой способ, чем PCA (Andrew Ng сказала, что PCA хорошо для уменьшения размерности)

Answer 1

Пути я он притворяется, что структура представляет собой список списков, потому что это действительно то, что есть. Итак, в Python, если у вас есть несколько списков для работы, вы помещаете эти списки в свой собственный список, например L = [[a, b, c], [a1, b1, c1], [a2, b2 с2]]. Теперь, если каждый из a, b, c, a1 и т. Д. Также является списком? Я не буду писать, чтобы вас не смущало, но вы можете легко представить, что это было бы так просто реализовать - просто добавив еще один слой квадратных скобок для третьего элемента измерения. Вы можете так глубоко, как вам нравится.